Machine learning → Alt du skal vide om begrebet

Machine learning – eller maskinlæring på dansk – er et emne, der de seneste år for alvor har fået både forbrugere og virksomheders interesse.

Og det er ikke så mærkeligt, da machine learning kan føre til:

  • Mere effektive workflows
  • Automatisering af opgaver
  • Bedre forretningsmæssige beslutninger baseret på data i stedet for mavefornemmelser

I dette blogindlæg dykker vi ned i begrebet og gør dig klogere.

Vi kommer ind på:

  • Hvad er machine learning?
  • 3 eksempler på machine learning
  • Hvad kan machine learning betyde for virksomheder?
  • “Hvordan kommer vi i gang med machine learning?”

Hvad er machine learning?

Machine learning handler grundlæggende om at få computere til at lære, uden at man eksplicit har programmeret, hvordan læringen skal foregå.

Computeren skal så at sige tænke og lære selv.

Det siger dog sig selv, at en computer ikke totalt på egen hånd kan begynde at lære.

Al maskinlæring starter derfor med programmører, der gerne vil have løst et givent problem eller belyse et område.

Herefter udvikles algoritmer, der fortæller computeren, hvordan den skal bearbejde de store datasæt, som den bagefter præsenteres for.

Algoritmen er lavet på en sådan måde, at computeren løbende bliver bedre og bedre til at:

  • Undersøge data
  • Bearbejde data 
  • Udarbejde forudsigelser på baggrund af data
  • Og finde sammenhænge i data.

Og på den måde er målet, at computeren selv skal lære at genkende mønstre og finde sammenhænge. Og på den måde lærer computeren hele tiden. 

Machine learning er en lille del af det langt større begreb Artificial Intelligence (AI), eller kunstig intelligens på dansk. 

3 eksempler på machine learning

Hvis du stadig ikke er helt med på, hvad machine learning er – så bare rolig.

Der er tale om et komplekst emne, der er i rivende udvikling.

For at få det ned på jorden kommer der her 3 eksempler fra den virkelige verden, hvor machine learning tages i brug:

Nr. 1 → Sikkerhed og bedre flow i trafikken

Der forskes og udvikles i dag på selvkørende biler, der uden tvivl er fremtiden. Machine learning bruges til at gøre de selvkørende biler endnu bedre og mere sikre. I dag sker langt de fleste ulykker stadig på grund af menneskelige fejl. 

Og de fejl vil en robot aldrig lave – mener tilhængerne af teknologien i hvert fald. 

Samtidig vil maskinlæring kombineret med sensorer på biler og GPS systemer løbende og hele tiden modtage og bearbejde enorme mængder data. 

Og det kan forhåbentlig føre til:

  • Mindre kødannelse på blandt andet motorveje
  • Smartere lysregulering 
  • Viden om hvor der ofte sker trafikuheld, og hvordan de kan forhindres.

Nr. 2 → Bekæmpe kræft

Maskinlæring er også taget i brug i kampen mod kræft.

For at gøre indsatsen mod kræft endnu bedre, har man sat computere til at gennemgå millioner af forskningsrapporter og sundhedsdata. Håbet er, at maskinlæring kan bruges til at spotte interessante sammenhænge og forudsigelser, der kan føre til både forebyggelse og bedre behandling.

Nr. 3 → Chatbots på hjemmesider

Nu til dags har mange virksomheder en chatfunktion på deres hjemmeside. Og det er langt fra sikkert, at du ender med at chatte med en person, hvis du stiller et spørgsmål på chatten.

En programmeret chatbot kan udtrække information fra hjemmesiden og præsentere det for personen, der stiller et spørgsmål. Og via machine learning kan disse chatbots hele tiden udvikle sig, blive klogere og give bedre svar.

Hvad kan machine learning betyde for virksomheder?

Maskinlæring og kunstig intelligens kan have stor betydning for private virksomheder. 

Her er 3 ting machine learning kan gøre for virksomheder:

Nr. 1 → Føre til bedre beslutninger

I dag er langt størstedelen af virksomheder til stede på nettet. Virksomhederne har en hjemmeside, og alle dele af deres forretning – marketing, salg, indkøb, regnskab, logistik – er digitaliseret.

Og derfor genererer virksomheden hver eneste dag tusindvis af forskellige typer data.

Særligt store virksomheder – med tusindvis af ansatte og kunder – kan have svært ved at overskue al den data. Og ikke mindst bruge data til at tage bedre forretningsmæssige beslutninger.

Her kan machine learning bruges til at skabe overblik og få øje på interessante sammenhænge

Og i sidste ende kan det føre til, at ledelsen træffer bedre forretningsmæssige beslutninger.

Nr. 2 → Beskyttelse mod cyberangreb 

Komplicerede algoritmer kan også bruges til at beskytte virksomheder mod cyberangreb. 

Et cyberangreb sker naturligvis altid uanmeldt. Og derfor er det altafgørende, at virksomhedens online sikkerhed reagerer med det samme.

Med maskinlæring kan virksomheder udvikle algoritmer, der hele tiden overvåger virksomheden og leder efter problemer, forsøg på angreb og andet.

Og da algoritmerne hele tiden udvikler sig og bliver bedre og bedre, vil sikkerheden også hele tiden bliver forbedret.

Nr. 3 → Løse de sidste manuelle opgave

Da robotter først kom frem i industrien, blev de sat til at udføre den samme bevægelse ved et produktionsbånd.

Robotterne kunne udføre opgaver, der var forudsigelige og blev gentaget igen og igen.

Det medførte, at de ansatte kunne bruge deres tid på andre og vigtigere opgaver. Der blev sparet tid og penge, hvilket selvfølgelig var godt.

I dag kan machine learning tage det til det næste niveau.

For komplekse algoritmer kan i dag – i real tid – bearbejde data, der hele tiden ændrer sig, foreslå de bedste løsninger og løse opgaver selv. Og på den måde kan en kompliceret algoritme hjælpe med at løse opgaver, der før var forbeholdt mennesker. Det betyder at man ved hjælp af Machine Learning kan udarbejde juridiske dokumenter, styre lagerføring og meget mere.

“Hvordan kommer vi i gang med machine learning?”

Hvis du har læst helt herned, sidder du måske og tænker: 

“Vores virksomhed genererer en masse data hver dag, men arbejder vi aktivt og nok med data?”

I så fald er det nok værd at blive klogere på machine learning, og hvordan det kan hjælpe jeres virksomhed.

Lund & Bendsen udbyder løbende en hands-on workshop, hvor der bliver gået i dybden med machine learning. 

Her får vi fingrene ned i keyboardet og arbejder aktivt med machine learning. Du får en machine learning algoritme, som du skal udvikle og træne til at løse opgaver. 

Hvis du er interesseret i kurset, er vores kursus om AI, Big Bata og etik måske også relevant.

Skal vi komme ud til jer?

Lund & Bendsen er et af Danmarks mest specialiserede IT-konsulenthuse. Og vi elsker at lære fra os!

Det gør vi både, når vores dygtige konsulenter underviser i alt fra kunstig intelligens til Amazon web services.

Men det gør vi også ude hos virksomheder, der har brug for specialiseret hjælp til at løse et problem. 

Når det kommer til maskinlæring, har vi stor erfaring i at hjælpe virksomheder:

  • Med at forstå området og potentialet i deres virksomhed
  • Opsætte og programmere de ønskede algoritmer
  • Løbende sparre og udvikle algoritmerne
  • Uddanne jeres medarbejdere indtil I er totalt selvkørende.

Kunne du eller din virksomhed tænke jer at vide endnu mere om machine learning? Hos Lund&Bendsen tilbyder vi rådgivning i og sparring om machine learning. Kontakt os, eller lad os finde den rette IT-ekspert til at rådgive om eller håndtere machine learning.

Jakob Reenberg profil

Jakob Reenberg

Konsulent

Jakob har 25+ års ledelseserfaring fra bank- revisions- og eventbranchen samt i fagbevægelsen, siden 2007 som CEO i Lund&Bendsen. Uddannelsesmæssig baggrund er psykologi og kommunikation fra RUC ovenpå handelsskoleeksaminer med fokus på virksomhedsøkonomi og erhvervsret. Jakob har ekspertviden indenfor strategisk analyse, forhandlingsledelse, økonomistyring, forretningsudvikling og digitalisering.